Исследователи искусственного интеллекта процветают на мировом рынке технологий благодаря своим техническим ноу-хау и вдохновляющим стратегиям. Они углубляются в модели ИИ и помогают понять четкую концепцию текущих событий и прогнозов в техническом сообществе. Быть профессиональным исследователем ИИ со всеми как базовыми, так и глубокими знаниями о передовых технологиях, связанных с ИИ — трудоемкий процесс. Техническое сообщество надеется, что глобальные исследователи ИИ будут получать актуальную информацию и оценивать плюсы и минусы моделей ИИ.
Давайте рассмотрим десятку ведущих исследователей ИИ, совершающих техническую революцию в 2022 году.
Топ-10 исследователей ИИ, на которых стоит обратить внимание в 2022 году
1. ЭЛЛИ К. МИЛЛЕР (Allie K. Miller)
Ведущая предпринимательница, консультант и инвестор в области искусственного интеллекта, она была глобальным руководителем отдела машинного обучения для стартапов и венчурного капитала Amazon Web Services.
Она также была самой молодой женщиной, создавшей продукт ИИ в IBM, возглавив разработки в области компьютерного зрения, анализа данных и регулирования для тысяч компаний.
Миллер имеет большой опыт в области ИИ, машинного обучения, взаимодействия человек-компьютер, технологий, когнитивных наук, статистики, пользовательского опыта, управления продуктами, стартапов, ангельского инвестирования и венчурного капитала и продолжает вносить значительный вклад в эти области.
2. ЭНДРЮ НГ (Andrew Ng)
Один из ведущих исследователей и мировых лидеров в области искусственного интеллекта, а также основатель и генеральный директор компаний DeepLearning и Landing AI. Он также является генеральным партнером AI Fund, соучредителем Coursera и адъюнкт-профессором факультета компьютерных наук Стэнфордского университета.
Он был соучредителем и главой Google Brain. Этот исследователь ИИ также был главным научным сотрудником Baidu. Он известен как первопроходец в области машинного обучения и онлайн-образования.
Автор и соавтор более 200 исследовательских работ, цель которых — использовать ИИ для преобразования жизни людей.
3. БЕРНАРД МАРР (Bernard Marr)
Автор всемирно известных бестселлеров, популярный оратор, футурист, исследователь ИИ и советник по стратегическим вопросам бизнеса и технологий для различных правительственных организаций и коммерческих компаний.
Он стремится помочь организациям повысить эффективность бизнеса, разумно использовать данные в бизнесе и понять значение новых технологий, таких как модели машинного обучения, большие данные, блокчейн и Интернет вещей.
С этой целью он работал и консультировал многие из самых известных организаций в мировом техническом сообществе.
4. ЯН АНДРЕ ЛЕКУН (Yann André LeCun)
Французский ученый-компьютерщик, работающий в основном в области машинного обучения, компьютерного зрения, мобильной робототехники и вычислительной нейробиологии.
Он является серебряным профессором Института математических наук Куранта в Нью-Йоркском университете и вице-президентом и главным научным сотрудником по ИИ в Meta. Он широко известен своими работами по оптическому распознаванию символов и компьютерному зрению с использованием сверточных нейронных сетей (CNN) и является отцом-основателем этого направления в ML. Совместно с Леоном Ботту и Патриком Хаффнером создал технологию сжатия изображений DjVu.
5. ТАМАРА МАККЛИРИ (Tamara McCleary)
Генеральный директор Thulium, советник и член команды Proudly Human Off-World Projects (США), а также одна из ведущих исследователей ИИ. Помимо создания и руководства агентством аналитики и консалтинга в социальных сетях Thilium, она известна опытом в ИИ и машинном обучении.
Klear включил ее в 1% лучших мировых лидеров в сфере ИИ. Как ведущая специалистка по технологическому футуризму, она считает, что ИИ окажет большое социальное, политическое и духовное влияние на деловой мир.
6. АНДРЕЙ КАРПАТЫ (Andrej Karpathy)
Был старшим директором по ИИ в Tesla, где он руководил командой компьютерного зрения Tesla Autopilot. Команда занималась внутренней маркировкой данных, обучением нейронных сетей и их развертыванием в производстве.
Он также был ученым-исследователем в OpenAI, работал над глубоким обучением в компьютерном зрении, генеративном моделировании и обучении с подкреплением. В Стэнфордском университете работал над архитектурами сверточных/рекуррентных нейронных сетей и их использованием в компьютерном зрении и обработке естественного языка.
7. ФЕЙ-ФЕЙ ЛИ (Fei-Fei Li)
Первый Sequoia Professor факультета компьютерных наук Стэнфордского университета и содиректор Стэнфордского института ИИ, ориентированного на человека. Бывший вице-президент Google, она также занимала должность главного научного сотрудника по ИИ и машинному обучению в Google Cloud.
В настоящее время доктор Ли работает над когнитивным ИИ и ИИ в здравоохранении, уделяя особое внимание системам окружающего интеллекта (ambient intelligence). ImageNet, изобретенный доктором Ли, предлагает огромный набор данных и приветствуется за расширение последних границ ИИ. Она также является соучредителем AI4ALL, которая работает над разнообразием и включением в обучение ИИ с помощью моделей ИИ.
8. ДЕМИС ХАССАБИС (Demis Hassabis)
Вице-президент по инженерным вопросам в Google DeepMind, а руководит работой по искусственному интеллекту в Google.
Был соучредителем DeepMind, компании по ИИ, вдохновленной нейронаукой. Также Хассабис работал в области автобиографической памяти и амнезии, где он был соавтором ряда статей, оказавших влияние в этой области. Его работа над системой эпизодической памяти связана с памятью и воображением.
9. РАНА ЭЛЬ КАЛИУБИ (Rana el Kaliouby)
Основательница и генеральный директор Affectiva – компании-новатора в области эмоционального ИИ, стремящаяся интегрировать эмоциональный интеллект в цифровой опыт пользователей во всем мире.
Эль Каллуби возглавляет группу аналитиков, которая разработала алгоритмы восприятия эмоций. Являясь бесспорным лидером в области ИИ, теперь эта группа работает с 25% компаний из списка Fortune 500. Ее цель — использовать искусственный эмоциональный интеллект для гуманизации технологий.
10. КЭССИ КОЗЫРКОВ (Cassie Kozyrkov)
Главный специалист по принятию решений в Google и автор серии статей «Дружба с машинным обучением».
Ее заявленная миссия состоит в том, чтобы демократизировать Decision Intelligence и безопасный и надежный ИИ. Она является «уникальной комбинацией» глубоких технических знаний, навыков публичных выступлений мирового класса, опыта управления аналитикой и способности руководить организационными изменениями. Она руководила более чем 100 проектами и разработала аналитическую программу Google.